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前言
本文源自一位群友的一道美团面试题，解题思路（基于倒排索引）和代码都是这位大佬（相对于尚处于小白阶段的我）写的，我只是在基于倒排索引的基础上帮忙想出了最后一步思路，感觉这个解题思路不错，值得记录一下。
1、原始数据
2017-01-01 a 2017-01-01 b 2017-01-01 c 2017-01-02 a 2017-01-02 b 2017-01-02 d 2017-01-03 b 2017-01-03 e 2017-01-03 f
根据数据可以看出我们要求的结果为：
2017-01-01 新增三个用户（a,b,c）
2017-01-02 新增一个用户（d）
2017-01-03 新增两个用户（e，f）
2、解题思路
2.1 对原始数据进行倒排索引
结果如下：
| 用户名 | 列一 | 列二 | 列三 |
|---|---|---|---|
| a | 2017-01-01 | 2017-01-02 | |
| b | 2017-01-01 | 2017-01-02 | 2017-01-03 |
| c | 2017-01-01 | ||
| d | 2017-01-02 | ||
| e | 2017-01-03 | ||
| f | 2017-01-03 |
2.2 统计列一中每个日期出现的次数
这样我们只看列一，统计每个日期在列一出现的次数，即为对应日期新增用户数。
3、代码
package com.dkl.leanring.spark.testimport org.apache.spark.sql.SparkSessionobject NewUVDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().appName("NewUVDemo").master("local").getOrCreate() val rdd1 = spark.sparkContext.parallelize( Array(
("2017-01-01", "a"), ("2017-01-01", "b"), ("2017-01-01", "c"),
("2017-01-02", "a"), ("2017-01-02", "b"), ("2017-01-02", "d"),
("2017-01-03", "b"), ("2017-01-03", "e"), ("2017-01-03", "f"))) //倒排
val rdd2 = rdd1.map(kv => (kv._2, kv._1)) //倒排后的key分组
val rdd3 = rdd2.groupByKey() //取最小时间
val rdd4 = rdd3.map(kv => (kv._2.min, 1))
rdd4.countByKey().foreach(println)
}
}结果：
(2017-01-03,2) (2017-01-02,1) (2017-01-01,3)
附图：
image
作者：董可伦
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